基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别

• 作者: 朱超平 杨艺
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 快速检测 人脸识别 YOLO2算法 ResNet算法
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机·电子
• 页码范围: 170-175
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2018.08.027

摘要

针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和ResNet算法完成监控视频中的人脸监测和识别.检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的ResNet算法.利用WIDER FACE人脸检测数据库和CASIA_Webface数据库做验证性实验,实验结果表明:系统整体的实时性和准确率均可满足实际工程应用需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱超平	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	20	77	4.0	8.0
3	杨艺	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	31	275	11.0	15.0